抑郁症静息态功能脑网络异常拓扑属性分析及分类研究的任务书.docx

抑郁症静息态功能脑网络异常拓扑属性分析及分类研究的任务书
一、研究背景与意义
抑郁症是一种常见的心理疾病，其病因复杂，治疗难度大，严重影响患者的身心健康。目前，研究表明抑郁症患者的脑神经网络结构和功能存在着明显的异常。因此，基于脑网络结构和功能的研究有望提供抑郁症的诊断和治疗新思路和方法。本研究旨在探究抑郁症患者静息态脑网络的异常拓扑属性，并对不同类型的抑郁症进行分类，以期为临床诊断和治疗提供一定的参考和帮助。
二、研究目的
1.对抑郁症患者与正常人群的静息态脑网络拓扑属性进行比较分析，揭示抑郁症患者的静息态脑网络异常特点。
2.对不同类型的抑郁症患者的静息态脑网络进行分类研究，探究不同类型抑郁症患者的脑网络结构和功能差异。
3.探究抑郁症患者的静息态脑网络结构与功能的相关性，为抑郁症的研究提供新思路。
三、研究内容和方法
1.脑成像数据采集：采集抑郁症患者和正常人群的静息态脑成像数据。
2.数据预处理：对采集的脑成像数据进行预处理，包括去除噪声、头动校正、标准化、分割等。
3.静息态脑网络构建：通过计算脑成像数据的相关性矩阵，构建静息态脑网络。
4.脑网络拓扑分析：基于图论方法，分析静息态脑网络的拓扑属性，包括小世界性、模块化、中心性等。
5.数据统计学分析：使用统计学方法比较和分析不同类型的抑郁症患者与正常人群的静息态脑网络拓扑属性之间的差异。
6.数据挖掘：使用机器学习算法对不同类型的抑郁症患者进行分类，探究不同类型抑郁症患者的脑网络结构和功能差异。
7.相关性分析：探究抑郁症患者的静息态脑网络结构与功能的相关性，分析影响抑郁症发生和发展的因素。
四、研究计划和进度安排
本研究分为5个阶段，主要任务和时间安排如下：
1.文献研究和数据采集（2个月）：阅读相关文献，确定本研究的研究方向和项目内容，收集和整理抑郁症患者和正常人群的静息态脑成像数据。
2.数据预处理和静息态脑网络构建（3个月）：对采集的脑成像数据进行预处理，包括去除噪声、头动校正、标准化、分割等；构建静息态脑网络。
3.脑网络拓扑分析（4个月）：基于图论方法，分析静息态脑网络的拓扑属性，包括小世界性、模块化、中心性等。
4.数据统计学分析和数据挖掘（3个月）：使用统计学方法比较和分析不同类型的抑郁症患者与正常人群的静息态脑网络拓扑属性之间的差异；使用机器学习算法对不同类型的抑郁症患者进行分类。
5.相关性分析和论文撰写（4个月）：探究抑郁症患者的静息态脑网络结构与功能的相关性，分析影响抑郁症发生和发展的因素；撰写研究报告和论文。
五、预期成果
1.探究抑郁症患者的静息态脑网络的异常特点，揭示不同类型抑郁症患者的脑网络结构和功能差异。
2.建立抑郁症患者静息态脑网络异常拓扑属性的分类模型，对不同类型的抑郁症患者进行分类研究。
3.揭示抑郁症患者静息态脑网络结构与功能的关联性，对抑郁症的诊断和治疗提供一定的参考和帮助。